基于多变量相重构的混沌时间序列预测

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性.     

基于混沌时间序列分析方法的矿山塌陷区范围预测

地下开采所引发的地表变形对矿山工业生产造成了严重危害,因此准确预测矿山塌陷区范围对于矿山安全生产具有重要意义。将混沌时间序列分析方法应用于矿山塌陷区范围预测中,以相空间重构理论为基础,采用小数据量算法计算得到时间序列的关键指标——最大Lyapunov指数,研究了塌陷区在相空间相点距离的演变规律,建立了塌陷区范围边界预测模型,并应用该模型对红岭铅锌矿塌陷区范围进行了分析预测。结果表明,矿山塌陷区范围变化具有混沌特性,时间序列分析方法能够很好地反映塌陷区范围的内在规律,通过计算得出红岭铅锌矿塌陷区范围时间序列的最大Lyapunov指数大于0,该矿山塌陷区范围的预测值与实际值基本吻合,误差大小不超过0.1%,验证了该方法的可靠性,为矿山塌陷区预测提供了一种新思路。     

基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声.     

相空间重构理论在边坡位移预测中的应用研究

文中主要对重构相空间中时滞系数和嵌入维数的取值进行了讨论,在重构相空间后利用边坡位移的时间序列建立了位移预测模型,预测出边坡未来的发展变化.最后结合某边坡算例,证明该方法具有一定的精确度.     

滨海金矿涌水危险评价及涌水量混沌预测研究

针对海底金矿涌水危险评价过程中的不确定性及随机性问题,选择工程地质及水文地质中涉及的10个重要因素构建评价指标体系,建立起涌水危险评价的云模型。基于评价结果,对危险区域的涌水量时间序列进行相空间重构,通过G-P算法及自相关法获得了重构相空间参数;分析了涌水量变化的相点距离演变规律,建立了涌水安全预警机制。结合混沌相空间重构,建立了涌水量预测的RBF神经网络模型。研究表明：涌水危险性的云模型评价结果准确可靠;相空间重构揭示了系统的混沌特性,最邻近相点演化将涌水量的内在细微变化特征放大,为涌水安全预警机制的建立提供了依据;混沌RBF神经网络能够实现涌水量的短期精确预测,为井下安全开采提供了技术保障。     

铅试金-石墨炉原子吸收光谱法测定铂钯矿浸出液中铂和钯

铂钯矿浸出液中铂和钯的准确测定,对铂和钯的综合利用具有十分重要的意义。铂钯矿浸取液中铂和钯含量较低,且还含有大量的共存离子,若直接对铂和钯进行测定,干扰较为严重。采用铅试金法对样品中铂和钯进行分离富集,在优化仪器参数的基础上,建立了石墨炉原子吸收光谱法(GF-AAS)测定铂钯矿浸出液中铂和钯的新方法。将10 mL铂钯矿浸出液滴在试金配方凹槽内,滴入硝酸银溶液作为灰吹保护剂,再覆盖试金配方,经高温熔融和灰吹,样品中的铂和钯被富集于银合粒中。采用先加入硝酸、再加入盐酸的方式溶解银合粒,用石墨炉原子吸收光谱法进行测定,实现了对样品中铂和钯的测定。优化了铂和钯的石墨炉灰化温度和原子化温度以及原子化读数时间。在选定的优化实验条件下,铂和钯的吸光度与其对应的质量浓度运用二次方程最小二乘法拟合校准曲线,曲线拟合良好,铂和钯校准曲线的决定系数分别为0.999 8、0.999 7,特征浓度分别为2.14、0.34 ng/mL。将实验方法应用于铂钯矿浸出液中铂和钯的测定,测得结果的相对标准偏差(n=6)为2.7%～5.7%,加标回收率为84%～118%,加标回收率满足国家地质矿产行业标准DZ/T 0130—2006的要求。